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	<title>“云端”碳中和，我们在路上</title>
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				<p>© 2021 Copyright.<br>上海大学</p>
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								<div class="col-lg-5">
									<div class="vlt-gap-160"></div>
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:0s; animation-duration:700ms;">
										<!--Video button-->
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									--></div>
									
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.1s; animation-duration:700ms;"><span class="vlt-display-1 has-white-color">数据新闻大赛 参赛作品</span>
									</div>
									<div class="vlt-gap-15"></div>
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.2s; animation-duration:700ms;">
										<h1 class="vlt-large-heading">“云端”碳中和，<br>我们在路上<span class="has-accent-color">。</span></h1>
									</div>
									<div class="vlt-gap-15"></div>
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.3s; animation-duration:700ms;">
										<p>2021 年 11 月，COP26 在苏格兰格拉斯哥举行，COP26 即第 26 届联合国气候变化大会，从 1995 年起，该会议每年召开以评估应对气候变化的进展。气候变化这一国际议题热度不减，碳排从何而来？你可能不知道，当你点开这篇文章时，碳排已经偷偷开始了……</p>
									</div>
								</div>
							</div>
						</div>
					</div>
				</div>
			</div>
			<!--About-->

			<!--第一部分 嘤嘤嘤-->
			<!--Section-->
			<div class="vlt-section pp-scrollable" data-anchor="About">
				<div class="vlt-section__vertical-align">
					<div class="vlt-section__content">
						<div class="container">
							<div class="row">
								<div class="col-xl-6">
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:0s; animation-duration:700ms;">
										<div class="vlt-experience-block"><span class="vlt-experience-block__number">#1<span class="has-accent-color">.</span></span>
											<h5 class="vlt-experience-block__title">性能提升的<br>黑色童话</h5>
										</div>
									</div>
									<div class="vlt-gap-100--lg"></div>
								</div>
								<div class="col-xl-6 col-md-8">
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.1s; animation-duration:700ms;">
										<h3>摩尔定律，<br>魔法还是诅咒？</h3>
									</div>
									<div class="vlt-gap-45"></div>
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.2s; animation-duration:700ms;">
										<p>而这还得从世界半导体巨头英特尔说起。英特尔，是一家设计、生产大规模集成电路的公司，为全球个人及企业客户提供微芯片及相关服务。2003 年，该公司的创始人之一戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律：</p>
										<p>“集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍。” [1]</p>
										<p><span style="color: #02cf02;">简单来说，就是每隔两年，计算机的运行速度就会翻一番。 </span></p>
										<!--图1-->
										<h4>芯片的晶体管数量呈爆发式增长</h4>
										<div class="iframe-container">
											<iframe src="./assets/iframe/p1.html" height="400em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>
											
										</div>

										<div class ="chartAtt">
											<p class="chartHint" style="color: #02cf02;">
												想要探索数据细节？点击图表上方图示按钮即可筛选具体图表; 曲线为晶体管数量在时间维度的局部平滑估计，每一个点代表一款CPU型号和对应的发布年份、晶体管数量，点击看看它的数据吧。
											  </p>
											  <p class="chartSource">
												数据来源：<a >Transitor Count - WiKi</a> 1970 - 2021<br>
											  </p>
										</div>
										<!--图1结束-->
										<p>而作为计算机性能的重要衡量标准——CPU 晶体管数量——其增长在 2006 年以前基本保持稳定，随后迅速增加，特别是在 2018-2021 年出现井喷式增长。</p>
										<p><span style="color: #02cf02;">计算机的性能也随之提升。</span></p>
										<p>然而，递增增长的不只有晶体管数量，<span style="color: #02cf02;">还有全球计算机的数量。</span></p>
										<p>一方面，计算机性能在不断提升，另一方面，互联网主机的数量在急速增加，其实这还不一定是皆大欢喜的事情。</p>
										<!--图2-->
										<h4>运算越来越快，功耗却难以驾驭</h4>
										<div class="iframe-container">
											<iframe src="./assets/iframe/p2.html" height="450em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>	
										</div>

										<div class ="chartAtt">
											<p class="chartHint" style="color: #02cf02;">
												颜色代表样本范围，折线反应当年的平均值，滑动划片即可查看指定年份的数据。											  </p>
											  <p class="chartSource">
												数据来源：<a >CPU DB - 斯坦福大学</a> 1971 - 2014<br>
											  </p>
										</div>
										<!--图2结束-->

										<p>据数据 1971 年到 2012 年，芯片最大设计功率总体呈现上涨趋势，2006 年以前时钟频率急速增加，这一年达到短暂的高峰，随后保持较为稳定的状态，计算速度确实是快了，电表转得也不慢，从功耗来看仍处于较高水平。</p>
										<p><span style="color: #02cf02;">互联网赖以运作的运算性能确实在不断提升，但功耗也逐渐“放飞自我”。</span></p>
										<p>性能的进步固然能提高工作效率，但不该以失控的功耗作为代价。</p>
									</div>
									
								</div>
							</div>
						</div>
					</div>
				</div>
			</div>
			<!--第一部分 结束-->


			<!--第二部分 汪汪汪-->
			


			<!--Education-->


			<!--Section-->
			<div class="vlt-section pp-scrollable" data-anchor="Projects">
				<div class="vlt-section__vertical-align">
					<div class="vlt-section__content">
						<div class="container">
							<div class="vlt-gap-70"></div>
							<!--Animated Block-->
							<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:0s; animation-duration:700ms;">
								<div class="d-block d-md-flex align-items-center justify-content-between">
									<h3><span style="color: #02cf02;">#2</span> 有计算的地方，<br>就有碳排</h3>
									<div class="vlt-gap-30--sm"></div>
								</div>
							</div>
							<div class="vlt-gap-50"></div>
							<p>那么性耗比遭遇瓶颈，和碳排有关吗？回答这个问题前，我们先搞懂什么是性耗比。顾名思义，性耗比就是性能与耗能的比值。性耗比越低，意味着计算机达到同一性能需要消耗的能源越多，而消耗能源就在间接产生碳排。
							</p>
								<p>没有电，计算器都不能帮你算数。<span style="color: #02cf02;">而某种意义上，计算机所消耗的电量和二氧化碳排放直接挂钩。</span>
								</p>
									<p><span style="color: #02cf02;">而计算集中的地方，就埋藏着排碳“黑手”。</span>
									</p>
										<p><span style="color: #02cf02;">云计算中心</span>就是其中之一。
										</p>
											<p>所谓的云计算中心，是与云计算伴生的一项基于超级计算机系统对外提供计算资源、存储资源等服务的机构或单位，以高性能计算机为基础面向各界提供高性能计算服务。
											</p>
												<p><span style="color: #02cf02;">云计算中心的一大特点就是——高性能。</span>
												</p>
													<p>高性能的云计算中心到底要消耗多少电量？
													</p>
													<div class="vlt-gap-50"></div>
							<!--图3-->
							<h4>结构不断优化，但面对需求总体功耗仍不见少</h4>
							<div class="iframe-container" >
								<iframe src="./assets/iframe/p3.html" height="450em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>	
							</div>

							<div class ="chartAtt">
								<p class="chartHint">
									面积代表耗能大小，不同颜色代表三种类型的数据中心，点击看看它的数据吧。											  </p>
								  <p class="chartSource">
									单位：TWh <br>
                    				数据来源：<a >Statista</a> 2015 - 2021 <br>(注：2020与2021年数据为预测值)
								  </p>
							</div>
							<!--图3结束-->
							<p>据 Science 的一项研究，全球的计算中心设备（包括服务器、存储设备、网络设备）已经从 2010 年的 92 TWh 增长到 2018 年的 130 TWh。据估计，2020 年全球数据中心的电力使用量在 196TWh 到 400TWh 之间，这意味着数据中心将消耗全球电力需求的 1-2%[2]。<span style="color: #02cf02;">然而，能源利用的效率增长与之相比却相差甚远。</span>
							</p>
							<p>不过，计算中心化并不是计算的主要趋势，相反，<span style="color: #02cf02;">计算在逐步分散化，那是不是意味着碳排可以减少？</span>
							</p>
							<p>可惜并不是这样。
							</p>
							<p>区块链是去中心化的典型，以其最大的应用之一比特币来说，自诞生而来，就仿佛红颜祸水般在全球掀起一场“挖币热”，虚拟的价值背后，则是更多的能耗与碳排。
							</p>
							<p>比特币怎么又和碳排扯上关系了？先别晕，在搞清楚这个问题前，我们需要了解它的运作机制。
							</p>
							<p>我们知道比特币本质上是一个去中心化的分布式账本数据库[3]。
							</p>
							<p>在这场“游戏”中，谁先计算出随机哈希函数，谁就可以获得比特币和交易手续费作为奖励，这就是我们常说的“挖矿”。而这其中就需要计算机不停地计算，矿机的算力越强，挖矿速度越快，成功的概率也就越高。
							</p>
							<p>数据显示，从 2009 年到 2012 年，芯片挖矿速度呈现指数式上升，而功率也相应地呈现倍数的增长，仅仅三年，就从 65W 增加到 1400W。
							</p>
							<div class='write'>
								<table>
							<thead>
							<tr><th>     芯片  </th><th>     投入矿机的年份  </th><th>     代表产品  </th><th>     挖矿速度（KH/S）  </th><th>功率（W）</th></tr></thead>
							<tbody><tr><td>     CPU  </td><td>     2009  </td><td>     Intel i7-6700  </td><td>     0.65  </td><td>     65  </td></tr><tr><td>     GPU  </td><td>     2010  </td><td>     GTX 1060 6G  </td><td>0.75\times10^3</td><td>     180  </td></tr><tr><td>     FPGA  </td><td>     2011  </td><td>     Spartan 6  </td><td>1.35\times10^6</td><td>     1323  </td></tr><tr><td>     ASIC  </td><td>     2012  </td><td>     蚂蚁 S9  </td><td>1.30\times10^10</td><td>     1400  </td></tr></tbody>
							</table>
						</div>
						<p class="chartHint">2009 - 2012 年挖矿功率</p>
						<p class="chartSource">
							数据来源：<a >minershashrates</a> 2021 <br>
						  </p>
						
						<p><span style="color: #02cf02;">功率不断提升的“矿机”需要什么支撑？还是电。</span></p>
						<p>数据显示，截止到 2021 年 11 月 4 日，比特币的网络电力需求，其理论区间在 4.78GW 到 12.08GW 之间，年消费电量达到 105.87TWh。[4] </p>
							<div class="vlt-gap-50"></div>


							<!--图4-->
							<h4>比特币在无限制增长，能耗也是</h4>
							<div class="iframe-container" >
								<iframe src="./assets/iframe/p4.html" height="450em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>	
							</div>

							<div class ="chartAtt">
								<p class="chartHint">
									横坐标为时间，纵坐标为耗电量，左纵坐标为逐月耗电量，右纵坐标为累积耗电量。滑动时间轴划片即可查看指定年份数据。	  
								</p>
								  <p class="chartSource">
									单位：TWh <br>
                    				数据来源：<a >剑桥大学比特币数据库</a> 2010 - 2021 <br>
								  </p>
							</div>
							<!--图4结束-->

							<p>既然比特币消耗了这么多能源，那能产生什么相应的效益吗？答案是，不能。
							</p>
							<p>每台挖矿的计算机都在算题，但最终胜出者只有一位。这也意味着庞大的算力大部分时候做的是无用功，而时至今日，挖矿的热度依旧未减。日前国家已经发布一系列的政策限制此类活动的进行，挖矿违法已经是板上钉钉。</p>
							<p>然而除了比特币，还有更多……</p>
							<p>利益面前，环境被放在次要地位。为了逐利，“矿工”多选择廉价的火电。<span style="color: #02cf02;">巨量的电力被空耗，环境却要为此背锅。</span></p>
							</div>
						
					</div>
				</div>
			</div>

		<!--第3部分 嘎嘎嘎-->
			<!--Section-->
			<div class="vlt-section pp-scrollable" data-anchor="Education">
				<div class="vlt-section__vertical-align">
					<div class="vlt-section__content">
						<div class="container">
							<div class="row">
								<div class="col-xl-6">
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:0s; animation-duration:700ms;">
										<div class="vlt-experience-block"><span class="vlt-experience-block__number">#3<span class="has-accent-color">.</span></span>
											<h5 class="vlt-experience-block__title">解铃还须<br>系铃人</h5>
										</div>
									</div>
									<div class="vlt-gap-100--lg"></div>
								</div>
								<div class="col-xl-6 col-md-8">
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.1s; animation-duration:700ms;">
										<h3>数字碳中和，<br>得从源头下手</h3>
									</div>
									<div class="vlt-gap-45"></div>
									<!--Animated Block-->
									<div class="vlt-animated-block" data-animation-name="fadeInUpSm" style="animation-delay:.2s; animation-duration:700ms;">
										<p>云计算、大数据已经成为不可逆转的趋势。而这类的数字经济又带来巨大的电力消耗、二氧化碳排放压力却丞待解决。</p>
										<p><span style="color: #02cf02;">在数字碳中和路上，我们又该何去何从？</span></p>
										<p>苹果近年来在芯片上的努力，让我们看到了使用不同架构所带来的可能，曾经一度陷入瓶颈的状态，或许将迎来新的突破。</p>
										<p>数据显示，除数据缺失的 2019 年，2016 至 2021 年的苹果 A 系列处理器核心数量从 3 增长到 10，晶体管基极从 1,3GHz 增长至 3,2GHz[5]，处理器的架构逐年在优化。</p>
										<p>架构的优化之外最值得关注的是<span style="color: #02cf02;">性耗比的提高</span>。今年苹果新发布的ARM架构的芯片更是将性耗比拉到了新的高度。这让我们看到了新的希望。</p>
										<!--图5-->
										<h4>芯片制程突破，性耗比的魔咒将被打破</h4>
										<div class="iframe-container">
											<iframe src="./assets/iframe/p5.html" height="400em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>
											
										</div>

										<div class ="chartAtt">
											<p class="chartHint">
												圆点越高，性耗比越高；圆圈越小，制程越先进。即刻点击探索详细数据。
											  </p>
											  <p class="chartSource">
												数据来源：<a >公开数据整理</a> 1970 - 2021<br>
												性耗比计算方式：安兔兔性能跑分，以最高值做标准化处理；芯片TDP，以最高值做标准化处理；两者相比得到结果。
											  </p>
										</div>
										<!--图5结束-->
										<p><span style="color: #02cf02;">除了优化芯片架构，计算中心也是减排的一个切口。</span></p>
										<p>为了衡量计算中心的能耗效率，一个新的指标运应而生，即 <span style="color: #02cf02;">PUE</span>（Power Usage Effectiveness），电源使用效率。</p>
										<p>PUE = 数据中心总能耗/IT 设备能耗，其中数据中心总能耗包括 IT 设备能耗和制冷、配电等系统的能耗，其值大于 1，越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少，即能效水平越好。</p>
										<p>通常情况下，当一个数据中心开始稳定运行后，电力成本可以占整个数据中心日常运维支出成本的 50%-60%。对于数据中心来说，最理想的状态就是只有 IT 设备消耗电能，空调照明这些配套设备尽可能少的消耗电能。</p>

										<!--图6-->
										<h4>传统计算中心的能源利用利率较低</h4>
										<div class="iframe-container">
											<iframe src="./assets/iframe/p6-new.html" height="450em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>	
										</div>

										<div class ="chartAtt">
											<p class="chartHint">
												不同颜色代表云计算中心各个环节的能耗量比例。											  </p>
											  <p class="chartSource">
												单位：%<br>
												数据来源：<a >Shehabi 2016.</a> 2014<br>
											  </p>
										</div>
										<!--图6结束-->

										<p>数据显示，传统计算中心的能耗中，冷却及电力供应系统占到了总耗电能的43%，可见，数据中心的能源消耗巨大。因此，我国一线城市普遍将<span style="color: #02cf02;">数据中心</span>作为“<span style="color: #02cf02;">高耗能产业</span>”对待。
										</p>
										<p>当然，数据中心的耗能是不是就毫无办法了？并不是，许多企业在减排提效方面正在不懈努力，比如 Google。</p>
										<p>美国总务管理局 (GSA) 的一项案例研究表明，如果改为使用 Google Apps，企业可将办公室计算成本、能源消耗量和碳排放量减少 65-90%。同时数据显示，过去 12 个月 (TTM) Google 的 PUE 为 1.10，这个数据囊括了 Google 所有的大规模数据中心（达到稳定运维状态之后）、所有季节以及所有间接能耗来源。</p>
										<p><span style="color: #02cf02;">因此，Goolge 的云平台让对应的计算中心减少了能源的消耗及碳排。</span></p>
										<p><span style="color: #02cf02;">我国作为数字碳排大国，在数字减碳上也作出了自己的贡献。</span>2020 年中国电子学会发布《中国绿色数据中心发展报告》，公布了我国目前数据中心的建设情况。</p>
										<p>2019 年中国各类大中小微型数据中心大约有 7.4 万个，大约能占全球数据中心总量的 23%。预计到 2025 年，中国被创建、采集或是复制的数据总量将增长到 48.6ZB，在全球数据总量中占比达到 27.8%。</p>
										<p>中国数据中心规模的快速增长的同时，也<span style="color: #02cf02;">致力于推动数据中心的节能减排，开展了绿色数据中心建设工作。</span></p>
										<p>数据显示，2015 年国家绿色数据中心试点工作中的数据中心年平均 PUE 为 2.2，与世界先进水平有较大差距。2018 年，降至 1.8 左右，2019 年进一步降低到 1.7 左右。<span style="color: #02cf02;">我国在绿色数据中心上的减碳步伐在逐渐加快。</span></p>
									
										<!--图7-->
										<h4>建设绿色计算中心，中国正在路上</h4>
										<div class="iframe-container">
											<iframe src="./assets/iframe/p7.html" height="450em" width="100%" style="margin-top: 2em; padding-left: 1em;"></iframe>	
										</div>

										<div class ="chartAtt">
											<p class="chartHint">
												每个柱状图代表不同规模数据中心的 PUE 水平，点击即可查看数据。										  </p>
											  <p class="chartSource">
												数据来源：<a >《中国绿色数据中心发展报告》</a> 2020<br>
											  </p>
										</div>
										<!--图7结束-->
										<p>但是，从 2019 年统计的 203 个数据中各机柜规模等级的平均 PUE 数据来看，<span style="color: #02cf02;">中国的数据中心能效水平仍有较大的提升空间，我们还在路上。</span></p>
										<div class="vlt-gap-50"></div>
										<div class='write'><figure><table><thead><tr><th><span>通信领域</span></th><th><span>互联网领域</span></th><th><span>公共机构领域</span></th></tr></thead><tbody><tr><td><span>武清数据中心</span></td><td><span>中经云亦庄数据中心</span></td><td><span>中国科学院计算机网络信息中心信息化大厦</span></td></tr><tr><td><span>中国联通四川天府信息数据中心</span></td><td><span>腾讯天津滨海数据中心</span></td><td><span>丽水市公安局数据中心</span></td></tr><tr><td><span>中国移动（重庆）数据中心</span></td><td><span>阿里巴巴张北云计算庙滩数据中心</span></td><td><span>宁波市行政中心信息化集中机房</span></td></tr><tr><td><span>中国（西部）云计算中心</span></td><td><span>环首都·太行山能源信息技术产业基地</span></td><td><span> </span></td></tr><tr><td><span>中国移动长三角（苏州）数据中心</span></td><td><span>乌兰察布华为云服务数据中心</span></td><td><span>中国石油数据中心（吉林）</span></td></tr><tr><td><span>中国联通哈尔滨云数据中心</span></td><td><span>绿色海量云存储基地</span></td><td><span> </span></td></tr><tr><td><span>北京联通黄村 IDC 机房</span></td><td><span>数讯 IDXIII 蓝光数据中心</span></td><td><span>平安深圳观澜数据中心</span></td></tr><tr><td><span>中原数据基地 DC1 数据中心</span></td><td><span>京东云华东数据中心</span></td><td><span>中国邮政储蓄银行总行合肥数据中心</span></td></tr><tr><td><span>中国电信云计算内蒙古信息园 A6 数据中心</span></td><td><span>雅安大数据产业园</span></td><td><span>广发银行股份有限公司南海生产机房</span></td></tr><tr><td><span>中国电信上海公司漕盈数据中心 1 号楼</span></td><td><span>重庆腾讯云计算数据中心</span></td><td><span>中国人寿保险股份有限公司上海数据中心</span></td></tr><tr><td><span>中国电信云计算重庆基地水土数据中心</span></td><td><span>百旺信云数据中心一期</span></td><td><span>汉口银行光谷数据中心</span></td></tr></tbody></table></figure><p>&nbsp;</p></div>
										<p class="chartSource">
											数据来源：<a href="http://www.ictlce.com/wp-content/uploads/2020/11/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E7%BB%BF%E8%89%B2%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%AD%E5%BF%83%E5%8F%91%E5%B1%95%E6%8A%A5%E5%91%8A%EF%BC%882020%EF%BC%89.pdf">《中国绿色数据中心发展报告》</a> 2020<br>
											*表中为部分数据，点击上面的链接即可下载完整名单。
										  </p>
										<p>2020 年底，国家工信部公布了 2020 年的绿色数据中心名单，其中不乏我们熟悉的名字，如移动、联通、阿里、腾讯等，60 家绿色数据中心的建设只是一个开始。</p>
										<p>2021 年 8 月，工信部印发《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023 年）》，明确大力推动绿色数据中心创建、运维和改造。工信部明确提出，我国要用 3 年时间基本形成新型数据中心发展格局。其中，到 2021 年底，新建大型及以上数据中心 PUE 要降低到 1.35 以下。</p>
									</div>
									
								</div>
							</div>
						</div>
					</div>
				</div>
			</div>
			<!--第3部分 结束-->
	
			<!--Testimonials-->
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											<h3>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;结语</h3>
											<div class="vlt-gap-215 vlt-gap-100--lg"></div>
										</div>
									</div>
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																<p>全球极端天气愈演愈烈，近期我们身边的武汉、河南暴雨也在警醒我们环境保护、节能减排刻不容缓，世界各国都在竭尽精力地探求碳中和方法，而数据经济时代已经到来，计算产生的碳排还在继续，数字碳中和的道路依旧任重道远。
																</p>
																<p>
																	<span style="color: #02cf02;">数字碳中和的路上，我们普通人能做什么？</span>
																</p>
																<p>今天用完电脑之后，记得关机……</p>
															
													</div>
													
												</div>
											</div>
										</div>
										<div class="vlt-gap-75"></div>
										
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								<h3>参考文献</h3>
							</div>
							<div class="vlt-gap-100"></div>
							<!--Animated Block-->
							<p>[1] Kanellos, Michael. Moore's Law to roll on for another decade . CNET. 2003-02-11
								<br>[2] Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science, 367(6481), 984-986. https://doi.org/doi:10.1126/science.aba3758 
								<br>[3] Hui DOU,Yong QI. An online electricity cost budgeting algorithm for maximizing green energy usage across data centers[J]. Frontiers of Computer Science,2017,11(4)
								<br>[4] 澎湃美数课. 马斯克翻脸比特币，因为它不太环保. 2021-5-14.
							</p>
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			<!--Blog-->
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								<h3>关于我们</h3>
								<h5 class="role">指导教师<h5>
								<p class="author">牛盼强</p>
								<h5 class="role">策划｜数据｜可视化<h5>
								<p class="author">周楠屿</p>
								<h5 class="role">策划｜文稿<h5>
								<p class="author">涂宇</p>
							</div>
							<div class="vlt-gap-100"></div>
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							</div>
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			<!--Contact-->
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					<div class="vlt-section__content">
						<!--Ken Burn Effect-->
						<div class="vlt-section__ken-burn-background"><img src="assets/img/board-gf7ef5a25d_1920.jpg" alt=""></div>
						<div class="container">
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										<h3>留言板</h3>
										<p>欢迎与我们分享您的真知灼见！</p>
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								</div>
								<div class="col-xl-6 offset-xl-2">
									<div class="vlt-gap-70--lg"></div>
									<!--Animated Block-->
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										<div id="vcomment"></div> 
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			<p>© 2021 上海大学 </p>
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